Entwicklung eines funktionalen KI-gestützten Lehrassistentensystems namens „Aidemy“ auf der Google Cloud Platform, das die Leistungsfähigkeit von Multi-Agenten-Systemen demonstriert. Sie sammeln praktische Erfahrungen beim Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen eines komplexen Multi-Agenten-Systems in Google Cloud, beherrschen die wichtigsten Konzepte bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen und verstehen die Vorteile ereignisgesteuerter Architekturen.

In diesem Codelab fügen Sie einer Flutter-App In-App-Käufe hinzu, die mithilfe eines Dart-Backend-Dienstes verifiziert und verwaltet werden.

In diesem Codelab erstellen Sie eine RAG-basierte Vektorsuchanwendung, die passende Spielzeuge für die Kundensuche (über Texte und Bilder) finden, benutzerdefinierte Spielzeuge auf der Grundlage von Nutzeranfragen erstellen und den Preis für das benutzerdefinierte Spielzeug mit AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j und der GenAI Toolbox for Databases vorhersagen soll.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen Gemini-basierten Video-Zusammenfassungsdienst erstellen, mit dem YouTube-Videos zusammengefasst werden können.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Firebase Genkit generative KI-Funktionen mit den bereits bekannten Fähigkeiten und Tools für die App-Entwicklung erstellen.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie BigQuery Machine Learning für Inferenzen mit Remote-Modellen (Gemini-Modellen) verwenden, um Bilder von Filmplakaten zu analysieren und Zusammenfassungen der Plakate zu erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit den leistungsstarken Tools und der Infrastruktur von Google Cloud generative KI-Agenten erstellen und bereitstellen. Wir gehen auf die wichtigsten Konzepte ein und führen Sie durch die ersten Schritte, um Ihren ersten Kundenservicemitarbeiter einzurichten.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine KI-/ML-Arbeitslast mit einem Beschleuniger mithilfe der Lösung für Trusted Spaces ausführen.

Cloud Run ist eine vollständig verwaltete Plattform, mit der Sie Ihren Code direkt auf der skalierbaren Infrastruktur von Google ausführen können. In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie eine Next.js-Anwendung in Cloud Run mit einer Cloud SQL for

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe der logistischen Regression feststellen können, inwieweit Merkmale wie Geschlecht, Altersgruppe, Zeitpunkt der Impression und Browsertyp im Zusammenhang mit der Wahrscheinlichkeit stehen, mit der

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe der logistischen Regression feststellen können, inwieweit Merkmale wie Geschlecht, Altersgruppe, Zeitpunkt der Impression und Browsertyp im Zusammenhang mit der Wahrscheinlichkeit stehen, mit der

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe der linearen Regression ein Modell zur Vorhersage des Cost-per-Click erstellen. Für dieses Codelab benötigen Sie Folgendes: Ausreichend hochwertige Kampagnendaten zum Erstellen eines Modells Führen Sie

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe der linearen Regression ein Modell zur Vorhersage des Cost-per-Click erstellen. Für dieses Codelab benötigen Sie ausreichend hochwertige Kampagnendaten zum Erstellen eines Modells. Führen Sie die

In diesem Codelab erstellen Sie eine Spanner-Instanz und führen mithilfe der integrierten Vektorsuche von Spanner und der Einbindung in Vertex AI-Modelle eine Ähnlichkeitssuche für Vektoreinbettungen durch.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Vertex AI-Pipelines mit Private Service Connect konfigurieren und validieren.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen AlloyDB-Cluster erstellen, den Gen AI Databases Retrieval Service für Datenbanken bereitstellen und mit dem Dienst eine Beispielanwendung erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie AlloyDB Omni in einem GKE-Cluster bereitstellen, ein I-Modell in demselben Cluster bereitstellen, das Modell in AlloyDB Omni registrieren und die beiden zusammenarbeiten lassen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie AlloyDB Omni auf einer Compute-VM bereitstellen, Daten laden und die Leistung mit der AlloyDB Columnar Engine verbessern.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie AlloyDB AI in Kombination mit der Vektorsuche verwenden und einen Index für die Vektordaten erstellen.

In diesem Codelab verwenden Sie Gemini Code Assist, einen KI-gestützten Mitbearbeiter in Google Cloud. Sie lernen, wie Sie mit Gemini Chat und Inline-Code-Unterstützung Code generieren, Code verstehen und andere KI-gestützte Programmieraufgaben erledigen können.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Cloud SQL-KI-Integration in Kombination mit der Vektorsuche verwenden und einen Index für die Vektordaten erstellen.

Bilder machen mehr als 60% der Bytes aus, die zum Laden einer Webseite durchschnittlich benötigt werden. Mit AVIF können Sie Ihre Bilder verkleinern und die Ladezeit Ihrer Website verkürzen. AVIF ist ein Bildformat, das vom AV1-Videobitstream

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Private Service Connect-Verbindung für AlloyDB erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Private Service Connect-Verbindung für Cloud SQL erstellen.

In diesem Codelab erstellen und stellen Sie eine Toolbox für Ihre Preisvorhersage-Anwendung bereit, die AlloyDB und generative KI-Funktionen mit dem Gen AI Toolbox for Databases-Dienst verwendet.

Generative KI-Anwendungen erfordern wie alle anderen Anwendungen Beobachtbarkeit. Sind für generative KI spezielle Verfahren zur Beobachtung erforderlich? In diesem Lab erstellen Sie eine einfache Gen AI-Anwendung. Stellen Sie sie in Cloud Run

Webanwendung mit Firebase Data Connect und GraphQL erstellen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine App erstellen, die Yoga-Posen empfiehlt. Die App beantwortet Nutzerfragen, indem sie passende Yoga-Posen vorschlägt. Sie lernen, eine Firestore-Sammlung von Yoga-Posen aus einem Hugging Face-Dataset zu erstellen, die Firestore Vector Search einzurichten und alles in eine Flask-Anwendung einzubinden.

Generative KI-Anwendungen erfordern wie alle anderen Anwendungen Beobachtbarkeit. Sind für generative KI spezielle Verfahren zur Observabilität erforderlich? In diesem Lab erstellen Sie eine einfache Gen AI-Anwendung. Stellen Sie sie in Cloud Run

Generative KI-Anwendungen erfordern wie alle anderen Anwendungen Beobachtbarkeit. Sind für generative KI spezielle Verfahren zur Observabilität erforderlich? In diesem Lab erstellen Sie eine einfache Gen AI-Anwendung. Stellen Sie sie in Cloud Run

Generative KI-Anwendungen erfordern wie alle anderen Anwendungen Beobachtbarkeit. Sind für generative KI spezielle Verfahren zur Observabilität erforderlich? In diesem Lab erstellen Sie eine einfache Gen AI-Anwendung. Stellen Sie sie in Cloud Run

In diesem Lab verwenden Sie die generativen KI-Produkte von Google, um mithilfe von Gemini Cloud Assist eine Infrastruktur in Google Cloud zu erstellen, BigQuery-Daten mithilfe von SQL-Funktionen von Data Canvas in natürlicher Sprache abzufragen,

In diesem Codelab erstellen Sie eine kontextbezogene Such-App für Yoga-Posen, die Nutzerfragen zu Yoga-Posen beantworten soll. Außerdem kannst du damit administrative Aufgaben wie das Erstellen und Bearbeiten von Yoga-Posen erledigen.

Mit der Activity Recognition Transition API leistungsstarke kontextbezogene Funktionen in Ihrer App erstellen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Ihren Java-Code in Kotlin konvertieren.

In diesem Codelab erstellen Sie mit ML Kit eine Android-App, die maschinelles Lernen auf dem Gerät nutzt, um Text in 59 Sprachen zu erkennen, zu identifizieren und zu übersetzen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die CameraX-Bibliothek einbinden, um diese Aufgaben über einen Echtzeit-Kamerafeed auszuführen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine App erstellen, die Yoga-Posen empfiehlt. Die App beantwortet Nutzerfragen, indem sie passende Yoga-Posen vorschlägt. Sie lernen, wie Sie eine Firestore-Sammlung mit Yoga-Posen aus einem Hugging Face-Datensatz erstellen, die Firestore-Vektorsuche einrichten und alles in eine Node.js-Anwendung einbinden.

In diesem Codelab modernisieren Sie eine alte PHP-Anwendung in Google Cloud, containerisieren sie, stellen sie in Cloud Run bereit und verbinden sie mit Cloud SQL. Außerdem lernen Sie Anwendungs-CI/CD mit Cloud Build kennen und schützen sie mit Secret Manager.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie PSC-Backends mit dem globalen externen Application Load Balancer verwenden, um auf einen Dienstanbieter in einem anderen Netzwerk zuzugreifen.

Mit Firebase und Jetpack Compose kannst du Funktionen für eine Android-App mit To-do-Listen erstellen, indem du Authentifizierung, Leistungsüberwachung, eine deklarative UI und Funktions-Flags hinzufügst.

Geschätzte Dauer: 1–2 Stunden Es gibt zwei Modi für die Ausführung dieses Codelabs: Lokale Tests oder Aggregationsdienst. Für den Modus „Lokale Tests“ ist ein lokaler Computer und der Chrome-Browser erforderlich. Es werden keine Google

Für dieses Codelab sind einige Voraussetzungen erforderlich. Jede Anforderung ist entsprechend gekennzeichnet, ob sie für „Lokale Tests“ oder „Aggregationsdienst“ erforderlich ist. Für lokale Tests muss das Tool zum lokalen Testen heruntergeladen

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie den BigQuery Data Transfer Service mithilfe von VPC Service Controls schützen, während Sie Daten von Cloud Storage in einen BigQuery-Datensatz übertragen. Anschließend schützen wir Cloud Storage und wiederholen den

Firestore-Vektorsuche verwenden

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Webanwendung erstellen, die Cloud Firestore verwendet.

In diesem Codelab fügen Sie einer Webanwendung für einen Onlinemarktplatz mithilfe von Firebase-Erweiterungen Funktionen hinzu.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine iOS-App mit Cloud Firestore erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Android-App erstellen, die Cloud Firestore verwendet.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Firebase-Plattform im Web verwenden, indem Sie eine Chat-App erstellen.

Das erste Mal eine Webanwendung bereitzustellen, kann beängstigend sein. Selbst nach der ersten Bereitstellung kann es sein, dass Sie die Bereitstellung neuer Versionen Ihrer Anwendung vermeiden, wenn der Prozess zu viel Arbeit macht. Mit Continuous

Das erste Mal eine Webanwendung bereitzustellen, kann beängstigend sein. Selbst nach der ersten Bereitstellung kann es sein, dass Sie die Bereitstellung neuer Versionen Ihrer Anwendung vermeiden, wenn der Prozess zu viel Arbeit macht. Mit Continuous

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Informationen zum Ausführen eines Cloud Run-Jobs nach einem Zeitplan innerhalb eines VPC SC-Perimeters mit Cloud Scheduler und einem Cloud Run-Dienst

Aktivieren Sie den PSC-Anhang für eine vorhandene Cloud SQL-Instanz, für die das Netzwerk für den Zugriff auf private Dienste aktiviert ist. Verbinden Sie es dann über den PSC-Endpunkt in einem anderen Projekt.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Animationen in Flutter verwenden. Sie erstellen ein Widget, das sowohl Größe als auch Farbe animiert, einen 3D-Karten-Flip-Effekt hinzufügt, Effekte aus dem Animationspaket nutzt und die Unterstützung der Android-Geste „Zurück“ hinzufügt.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Methoden der Cloud Storage JSON API mit dem ABAP SDK for Google Cloud aufrufen und eine Datei hochladen

Mit der Google Wallet API können Sie mit Nutzern über verschiedene Arten von Karten/Tickets interagieren: Kundenkarten, Angebote, Geschenkkarten, Veranstaltungstickets, Fahrkarten, Bordkarten und mehr. Jeder Karten-/Tickettyp oder -klasse sind

In diesem Codelab erhalten Sie ein Ereignis von Cloud Pub/Sub mithilfe des ABAP SDK.

In diesem Codelab nutzen Sie das Gemini Pro-Modell, um mit dem ABAP SDK eine Sentimentanalyse bei Rezensionen durchzuführen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Methoden der Translation API mit dem ABAP SDK aufrufen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie ein Ereignis im Google Cloud Pub/Sub-Dienst veröffentlichen

In diesem Codelab erfährst du, wie du eine Flutter-App erstellst, die zufällige, cool klingende Namen generiert.

Cloud SQL-Instanz mit PSC-Dienstanhang erstellen Und über den PSC-Endpunkt in einem anderen Projekt eine Verbindung herstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie Firebase-Erweiterungen mit der Gemini API verwenden, um eine Web-App mit KI-gestützten Funktionen wie personalisierten Empfehlungen zu erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Firebase-Plattform unter iOS in Swift verwenden.

In diesem Codelab richten Sie das Firebase-Leistungsmonitoring in einer Webanwendung ein und erfahren, wie Sie damit dafür sorgen können, dass Ihre App für Endnutzer reibungslos funktioniert.

Informationen zum Einbinden von Firebase in eine Next.js-App

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit der Firebase-Plattform eine Android-App erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Webanwendung vor unbefugtem Zugriff schützen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Functions for Firebase Benachrichtigungen an Nutzer einer Chat-App senden.

In diesem Codelab erstellen Sie eine Spanner-Instanz und erfahren, wie Sie Spanner Graph verwenden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen Internet-NEG einbinden, der als Dienstanbieter für den SMTP-Southbound-Zugriff von Looker konfiguriert ist.

In diesem Codelab verwenden Sie ein Imagen-Modell, um mit Cloud Run Bilder auf einer Webseite zu erstellen.

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mit PySpark in Dataproc Daten aus BigQuery laden und in Google Cloud Storage speichern.

GitHub – Codeüberprüfung mit GenAI automatisieren

In diesem Codelab erfahren Sie mehr über Google Cloud Functions (2. Generation). Konkret stellen Sie Funktionen bereit, die auf HTTP-Anfragen, Pub/Sub-Nachrichten, Cloud Storage-Ereignisse und Cloud-Audit-Logs reagieren.

Erste Schritte mit ereignisgesteuerten Cloud Run-Funktionen

Stabile Diffusion auf einer Cloud Run-GPU ausführen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie das Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) LLM aus Ihrer ABAP-Umgebung mit dem ABAP SDK für Google Cloud aufrufen.

GenAI-Agent für die QA über Dokumente und API-Aufrufe

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Storage-Bucket-Ereignissen Cloud Run-Funktionen mit Eventarc auslösen, um Daten zu analysieren und Bilder mit der Vision API von Google zu verarbeiten und die resultierenden Bildinformationen als Objektmetadaten in Cloud Storage zu speichern.

In diesem Codelab verschlüsseln und entschlüsseln Sie Daten mithilfe von asymmetrischen Cloud KMS-Schlüsseln.

Informationen zum Bereitstellen einer Website mit Cloud Run, die Ihren containerisierten Anwendungen serverlose Agilität verleiht.

In diesem Codelab werden die Nutzer durch die Schritte zum Bereitstellen einer Instanz von Jenkins in GKE geführt, einschließlich automatisch skalierter Builder-Agents.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie statische IPv6-Routen mit neuen Next-Hop-Attributen wie next-hop-instance, next-hop-gateway und next-hop-address verwenden.

In diesem Codelab chatten Sie mit Ihren Nutzern, stellen Fragen zu Ihrer Dokumentation, erweitern ein Modell mit Funktionsaufrufen, verwenden generative KI in Java, binden das Large Language Model von Gemini in Vertex AI ein und nutzen das LangChain4j-Framework

Hier erfahren Sie, wie Sie Cloud Functions für Node.js in Visual Studio Code auf Ihrem lokalen Computer programmieren, bereitstellen und debuggen.

In diesem Codelab erfahren Sie mehr über die Implementierung und Validierung von Private Service Connect 66 durch die Bereitstellung eines Nutzer- und eines Erstellernetzwerks.

Informationen zum Erstellen eines Einzelhandels-Chatbots mit Dialogflow CX, einer Plattform für konversationelle KI (Conversational AI Platform, CAIP) zum Erstellen virtueller Kundenservicemitarbeiter

Über ein Python SDK und einen PSC-Endpunkt von einer VM aus auf Anthropic in Vertex AI zugreifen

Stabile Diffusion auf einer Cloud Run-GPU ausführen

Implementierung von JIRA-User Storys mit GenAI

In diesem Lab verwenden Sie die generativen KI-Produkte von Google, um mithilfe von Gemini Cloud Assist eine Infrastruktur in Google Cloud zu erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Wagtail mit serverlosen Komponenten bereitstellen: Cloud Run für die Webanwendung, Cloud SQL für die Datenbank und Cloud Build für die Medien-Assets.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Confidential Space digitale Assets mit Berechnungen durch mehrere Parteien verarbeiten.

Artifact Registry ermöglicht das Speichern verschiedener Artefakttypen, das Erstellen mehrerer Repositories in einem einzelnen Projekt und das Verknüpfen einer bestimmten Region oder Mehrfachregion mit jedem Repository. Es gibt mehrere

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie den Cloud SQL-PSC mit dem Looker-PSC für den Downstream-Zugriff integrieren.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit den Open-Source-Deployment Manager-Scripts für Lustre ein paralleles Lustre-Dateisystem in der Google Cloud Platform bereitstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie Relay in Compose-Apps einbinden und Ihren Workflow vom Design zum Code beschleunigen.

In diesem Codelab erfahren Sie mehr über die Implementierung und Validierung von Private Service Connect 64 durch die Bereitstellung eines Nutzer- und eines Diensterstellernetzwerks.

In dieser Anleitung erstellen Sie drei GKE-Cluster mit den Namen „preview“, „canary“ und „prod“. Anschließend erstellen Sie für jeden Cluster ein Cloud Deploy-Ziel und eine Cloud Deploy-Pipeline, die die Abfolge der Schritte für die Bereitstellung in

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Translation API mit Python verwenden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit dem ABAP SDK for Google Cloud Anmeldedaten/Secrets aus Secret Manager abrufen.

In diesem Codelab erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen (ML) in BigQuery und rufen mit dem ABAP SDK for Google Cloud Vorhersagen aus diesem Modell in SAP ab.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Firebase Authentication mit nur wenigen Codezeilen zu einer Flutter-App hinzufügen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Cloud NGFW Enterprise eine TLS-Prüfung durchführen.

In diesem Codelab erfährst du, wie du mit Confidential Space Modelle für maschinelles Lernen und geistiges Eigentum schützen kannst.

Gebots- und Auktionsdienste umfassen vier Dienste für Käufer und Verkäufer, die eine Protected Audience -Auktion ermöglichen: Käufer-Stack: Verkäufer-Stack: In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die End-to-End-Einrichtung in Ihrer lokalen Umgebung

In diesem Lab verwenden Sie BigQuery DataFrames aus einem Python-Notebook in BigQuery Studio, um mit Python Informationen aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Artifact Registry ist ein vollständig verwalteter Paketmanager und bietet ein einheitliches Tool zur Verwaltung Ihrer OCI-Container-Images und Sprachpakete (z. B. Maven und npm). Artifact Registry ist vollständig in die breite Palette anderer Google

In diesem Lab verwenden Sie BigQuery DataFrames aus einem Python-Notebook in BigQuery Studio, um das öffentliche Dataset „Iowa Liquor Sales“ zu bereinigen und zu analysieren.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Übertragungen innerhalb von Unterhaltungen zwischen Kundenservicemitarbeitern von Kundenservicemitarbeitern und Botmitarbeitern verwalten. Am Ende haben Sie eine einfache Weboberfläche, in der Sie alle laufenden Unterhaltungen mit Ihrem Agent sehen und eine Unterhaltung als Live-Agent beitreten oder sie verlassen können.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Android-App mit der Structured Data Capture Library erstellen. Ihre App verwendet die Structured Data Capture Library, um FHIR-Fragebögen und -Antworten zu rendern und zu verarbeiten. In diesem Codelab

Cloud Run ist eine vollständig verwaltete serverlose Plattform, mit der Sie zustandslose Container ausführen können, die über HTTP-Anfragen abrufbar sind. In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie eine Node.js-Anwendung in Cloud Run mit einem

Hier erfahren Sie, wie Sie die lokale Auftragsausführung mit dem Local Home SDK aktivieren, um die Integration von Smart-Home-Geräten mit Assistant zu verbessern.

Cloud Run ist eine vollständig verwaltete serverlose Plattform, mit der Sie zustandslose Container ausführen können, die über HTTP-Anfragen abrufbar sind. In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie eine Node.js-Anwendung in Cloud Run mit einer Cloud SQL

In diesem Codelab erstellen Sie eine Android-App mit der FHIR Engine Library. Ihre App verwendet die FHIR Engine Library, um FHIR-Ressourcen von einem FHIR-Server herunterzuladen und alle lokalen Änderungen auf den Server hochzuladen. Wenn Sie noch

In diesem Codelab entwickeln Sie eine wissensbasierte Chatanwendung, die Kundenfragen beantworten, die Produktsuche anleiten und die Suchergebnisse für ein E-Commerce-Dataset anpassen soll.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Webanwendung mit Firebase App Check und reCAPTCHA validieren, bevor Sie Anfragen an die Places API senden.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Modell mit vLLM in GKE über einen Airflow-DAG trainieren und ausführen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Private Service Connect auf regionale Google APIs zugreifen. In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine PSC-Netzwerkendpunktgruppe als Backend mit einem internen Anwendungs-Load Balancer einrichten.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Funktion für signierte Container-Images nutzen, um die Nutzerfreundlichkeit von Confidential Space zu verbessern.

In diesem Codelab lernen Sie die Portzuordnungsfunktion für Private Service Connect kennen. Sie erfahren, warum es nützlich ist, wann es verwendet wird und wie Sie es in Ihrer Umgebung als Dienstersteller konfigurieren können.

In diesem Codelab erstellen Sie in Python einen digitalen Agent auf der Business Messages-Kommunikationsplattform, die auf dem Agent aus Teil 1 der Reihe erweitert wird. In diesem Codelab fügen wir nützliche Gesprächseinstiege hinzu und stellen die Inventarsuche vor.

In diesem Codelab erstellen Sie in Python einen digitalen Agent auf der Business Messages-Plattform. Sie werden Schritt für Schritt durch unsere APIs und die Business Communications Developer Console geführt, um einen digitalen Kundenservicemitarbeiter zu erstellen, der auf bestimmte Fragen reagiert.

Dieses Codelab ist eine Fortsetzung von Google Pay API for Web 101: Basics und basiert auf dem Code, der in diesem Codelab geschrieben wurde. Sie müssen dieses Codelab zuerst abschließen, um dieses Codelab abschließen zu können. Hier finden Sie einen

Hier erfahren Sie, wie Sie die Credential Manager API implementieren, um ein nahtloses & sichere Authentifizierung. in Ihrer App mithilfe von Passkeys oder Passwörtern ein.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Firebase-Infrastruktur ein ML-Modell bereitstellen, damit es mit TensorFlow.js auf Ihrer Website verwendet und genutzt werden kann.

In diesem Codelab erfahren Sie, was das Modell gecko@003 ist und was ein realer Anwendungsfall für seine Anwendung ist.

Über das Python SDK und den PSC-Endpunkt von einer VM aus auf Gemini zugreifen

In diesem Codelab erweitern Sie ein Videobeispiel, um MediaSession zu unterstützen. Dadurch kann Android die Wiedergabe von außerhalb der App steuern, z. B. über Google Assistant, die Fernbedienung auf dem Fernseher oder die Bildschirmsteuerung auf dem Sperrbildschirm und über Wear OS.

In diesem Codelab verwenden Sie Vertex AI Conversation, um einen Datenspeicher-Agent und eine Chat-App zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen, um Kundenfragen zu Produkten im Google Store zu beantworten.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Code Assist Material Design auf einer Website implementieren. Sobald Material Design implementiert ist, überarbeiten Sie das Design und nehmen Änderungen vor, um die Nutzerfreundlichkeit zu

In diesem interaktiven Codelab erfahren Sie, wie Sie mit der web-vitals -Bibliothek den Messwert Interaction to Next Paint (INP) erfassen. Der Code befindet sich im web-vitals-codelabs -Repository. In diesem Codelab wird das Gastropodicon (eine

Das Ziel dieses Labs besteht darin, NCC mit PSC-Weitergabe zu untersuchen.

Ziel dieses Labs ist es, NCC mit einem softwaredefinierten WAN-Appliance-Spoke zu untersuchen, der an einen NCC-Hub angehängt ist.

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie eine Demo für einen Livestream-Workflow mit Media CDN (CDN) bereitstellen – Live Stream API + Cloud Storage + Mediaplayer aus.

Cloud Functions-Funktion, die zeigt, wie eine hochgeladene Datei in Google Cloud Storage verarbeitet und mit der PaLM API von Vertex AI eine Zusammenfassung der Inhalte durchgeführt wird.

Wir erstellen mit BigQuery ML ein Vorhersagemodell für Filmbewertungen ausschließlich mit SQL.

Wir erstellen mit Vertex AI AutoML ein Movie Score-Vorhersagemodell, stellen es auf einem API-Endpunkt bereit und lösen die Prediction API über Java Cloud Functions aus.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine hybride NEG als Service Producer für den Looker-Southbound-Zugriff auf eine lokale Postgres-Datenbank einbinden.

Codeüberprüfung mit GenAI automatisieren

In diesem Codelab zeigen wir, wie Gemini 1.0 Pro Anwendungen zur Verwaltung von Stammdaten wie Anreicherung und Deduplizierung für die im öffentlichen BigQuery-Dataset verfügbaren citibike_stations-Daten vereinfacht.

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie einen regionalen externen L7-Anwendungs-Load-Balancer für den Looker-Zugriff nach Norden integrieren.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Pro ein multimodales Frage-Antwort-System erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die überwachte Feinabstimmung eines LLM mit Vertex AI durchführen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit MediaPipe Solutions die On-Device-Text-zu-Bild-Generierung in Android-Apps einbinden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Google Cloud Translation API mit Python verwenden und entweder lokal ausführen oder auf einer serverlosen Cloud-Computing-Plattform (App Engine, Cloud Functions oder Cloud Run) bereitstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Ihre Umfragedaten in Google Formulare mit Dataprep transformieren und für eine tiefere Analyse an BigQuery übertragen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Google Cloud Translation API mit Python verwenden und entweder lokal ausführen oder auf einer serverlosen Cloud-Computing-Plattform (App Engine, Cloud Functions oder Cloud Run) bereitstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie mehr über variable Schriftarten und ihre Vorteile. Außerdem erfahren Sie, wie Sie damit Designs erstellen und sie mithilfe der Google Fonts API und in CSS implementieren.

In diesem Codelab zeigen wir, wie Sie mit Gemini 1.5 Pro, AlloyDB und Vertex AI eine Patentsuchanwendung erstellen können.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit MediaPipe eine Web-App zur benutzerdefinierten Objekterkennung erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Django mit serverlosen Komponenten bereitstellen: Cloud Run für die Web Engine, Cloud SQL für die Datenbank und Cloud Build für die Medien-Assets.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Google Cloud Translation API mit Python verwenden und entweder lokal ausführen oder auf einer serverlosen Cloud-Computing-Plattform (App Engine, Cloud Functions oder Cloud Run) bereitstellen.

In diesem Codelab lernen Sie Ereignisse für Cloud Run kennen. Genauer gesagt, überwachen Sie Ereignisse aus Cloud Pub/Sub, Audit-Logs, Cloud Storage und Cloud Scheduler und erfahren, wie Sie benutzerdefinierte Ereignisse erstellen/verwenden.

In diesem Codelab zeigen wir, wie Gemini 1.0 Pro zusammen mit Spanner und VertexAI verwendet werden kann, um eine Anwendung für die Patentsuche zu erstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Bildklassifizierung mit MediaPipe handschriftliche Zahlen in Android erkennen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Internet-NEG einbinden, die mit SSH as a Service Producer für Looker Southbound-Zugriff auf github.com konfiguriert ist

Hier erfahren Sie, wie Sie mit den Google-Tools für Responsible AI, MakerSuite und dem PAIR Guidebook verantwortungsvoll Prototypen für KI-Lösungen erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe von globalen Netzwerk-Firewallrichtlinien und Tags den Traffic steuern.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine mit HTTPS konfigurierte Internet-NEG als Service Producer für den Looker-Southbound-Zugriff auf GitHub.com einbinden.

In diesem Codelab

In diesem Lab lernen Sie NCC mit VPC als Spoke.

Spring Native ist ein aufstrebendes Projekt, das in Spring 6.x und Spring Boot 3.x in die Mainline einsteigen soll. Das bedeutet, dass jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, um sich ein paar Monate vor der Veröffentlichung mit dem Projekt vertraut zu machen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe von CSS scrollbare Animationen erstellen. Sie erstellen einige wirklich interessante Effekte, wie z. B. ein Parallaxe-Hintergrundbild und Bilder, die sich in ihrem Sichtbereich sichtbar machen.

Sichere Quellcodetechniken umfassen eine Reihe von Verfahren, mit denen die Sicherheit von Quellcode verbessert werden kann. Diese Techniken können dazu beitragen, Sicherheitslücken im Quellcode zu identifizieren und zu beheben, unbefugten Zugriff auf Quellcode zu verhindern und zu verhindern, dass der Quellcode modifiziert wird.

In diesem Codelab entwickeln Sie eine Android-App mit ML Kit, die mithilfe von maschinellem Lernen auf dem Gerät Objekte in Bildern erkennt und Nutzern dann eine visuelle Produktsuche ermöglicht.

Container Analysis bietet Scannen auf Sicherheitslücken und Metadatenspeicher für Container. Der Scandienst führt Scans auf Sicherheitslücken in Images in Artifact Registry und Container Registry durch, speichert die resultierenden Metadaten und

In diesem Codelab erstellen Sie einen TCP/SSL-Load-Balancer mit einem Back-End-Dienst und beschränken den Zugriff auf den Load-Balancer auf eine bestimmte Gruppe von Nutzerclients.

Für Anwendungen, die in Cloud Run mit Identity-Aware Proxy ausgeführt werden, ist der Zugriff gesichert und eine Nutzeranmeldung erforderlich.

Sicherheitslücken in Software sind Schwachstellen, die zu einem versehentlichen Systemausfall führen oder böswilligen Akteuren die Möglichkeit bieten, Ihre Software zu manipulieren. Container Analysis bietet zwei Arten von Betriebssystem-Scans, um

Eine interaktive Demo und ein Codelab, in denen Sie erfahren, wie Sie durch Prerendering mit der Speculation Rules API eine sofortige Navigation ermöglichen. Das Codelab dauert voraussichtlich 30 Minuten. Die verbleibende Zeit wird oben auf dem

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie automatisches DNS für Private Service Connect konfigurieren und validieren

Grundlegende Vorgehensweisen für die sichere Bereitstellung in Cloud Run

Dieses praktische Codelab ist Teil von Modul 1: Erste Schritte im Kurs „Grundlagen der Android-Entwicklung (Version 2)“. Sie profitieren am meisten von diesem Kurs, wenn Sie die Codelabs der Reihe nach durcharbeiten: In diesem praktischen Teil

In diesem Codelab wird gezeigt, wie Sie mithilfe der parametereffizienten Abstimmung (Parameter-efficient Tuning, PET) einen benutzerdefinierten Textklassifikator erstellen. Anstatt das gesamte Modell zu optimieren, aktualisieren PET-Methoden nur

Produkte mit generativer KI sind relativ neu und das Verhalten einer Anwendung kann stärker variieren als bei früheren Softwareformen. Daher ist es wichtig, die verwendeten Modelle für maschinelles Lernen zu prüfen, Beispiele für das Verhalten des

Erstellen und implementieren Sie eine Cloud-zu-Cloud-Integration, um eine virtuelle intelligente Waschmaschine in Assistant zu integrieren.

GCP-Messwerte und Logging verwenden, um Produktionsprobleme zu erkennen und zu beheben. Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Test Suite Funktions- und API-Probleme identifizieren.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit logbasierten Messwerten in Google Cloud Muster verfolgen und die Fehlerprotokolle der Smart-Home-Integration analysieren.

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Hier erfährst du, wie du über die Webcam und mit WebRTC von einer Webcam auf ein Google Nest-Displaygerät streamen kannst.

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Einstellungen für eingehenden Traffic in Cloud Run

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Confidential Space die Datenfreigabe durch mehrere Parteien schützen und gleichzeitig die Vertraulichkeit wahren.

In diesem Codelab erstellen Sie eine Firebase-Erweiterung für Geohashing. In diesem einführenden Codelab erfahren Sie, wie Sie eine vorhandene Cloud Functions-Funktion in eine Firebase-Erweiterung umwandeln, die Millionen von Entwicklern einfach bereitgestellt werden kann und mit deren Hilfe Sie ihre Firebase-Projekte erweitern können.

In diesem Codelab verwenden die Nutzer die App Distribution und unser Fastlane-Plug-in, um einen iOS-Build bereitzustellen und Testgeräte zu registrieren. Anschließend exportiert der Nutzer eine TXT-Datei mit Geräten und UDIDs aus der Konsole für die App-Bereitstellung und automatisiert die Registrierung dieser Geräte .Dies ist eine Voraussetzung für die Verteilung von Ad-hoc-iOS-Builds.

Hier erfahren Sie, wie Sie eine mobile Flutter-App mit Firebase erstellen.

Mit Firebase und dem StackBlitz-Online-Editor eine Webanwendung von Grund auf neu erstellen Für die Kommunikation mit Firebase verwenden Sie einfachen HTML- und JavaScript-Code. Dies ist eine gute Einführung in die Verwendung der Firebase Console und die Einbindung von Firebase in eine App. Es sind keine umfangreichen Vorkenntnisse oder Softwareinstallationen erforderlich.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe von FCM-Themen eine Push-Nachricht an eine ausgewählte Gruppe Ihrer App-Instanzen per Multicast senden.

In diesem Codelab erstellen Sie Ihren ersten Firebase-Test für In-App-Messaging mit Firebase A/B Testing.

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In diesem Lab lernen Sie, wie Sie eigene Convolutional Neural Networks von Grund auf erstellen, trainieren und optimieren. Dank TPUs ist dies jetzt innerhalb weniger Minuten möglich. Außerdem lernen Sie mehrere Ansätze kennen – von sehr einfachen Lerntransfers bis hin zu modernen Convolutional-Architekturen wie Squeezenet. Dieses Lab enthält die notwendigen theoretischen Erläuterungen zu neuronalen Netzwerken und ist ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich mit Deep Learning vertraut machen. In diesem Lab wird Tensorflow 2 verwendet.

TPUs sind sehr schnell. Die Trainingsdaten müssen mit ihrer Trainingsgeschwindigkeit Schritt halten. In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Daten aus GCS mit der tf.data.Dataset API laden, um Ihre TPU zu speisen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Erweiterung für die Looker-Dashboard-Zusammenfassung für die lokale Entwicklung einrichten und für die Produktion bereitstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie eine Web-App mit der Firebase Emulator Suite entwickeln.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie den L7-Load-Balancer mit Private Service Connect verketten.

Hier erfahren Sie, wie Sie Material für Struktur und Layout im Web verwenden.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie einen Keras-Klassifikator erstellen. Anstatt zu versuchen, die perfekte Kombination neuronaler Netzwerkebenen zum Erkennen von Blumen zu finden, verwenden wir zuerst eine Technik namens Lerntransfer, um ein leistungsstarkes vortrainiertes Modell an unser Dataset anzupassen. Dieses Lab enthält die notwendigen theoretischen Erläuterungen zu neuronalen Netzwerken und ist ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich mit Deep Learning vertraut machen.

In diesem Lab lernen Sie die moderne Convolutional Architektur kennen und nutzen Ihr Wissen, um ein einfaches, aber effektives Convnet namens „Squeezenet“ zu implementieren. Dieses Lab enthält die notwendigen theoretischen Erläuterungen zu Convolutional Neural Networks und ist ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich mit Deep Learning vertraut machen.

In diesem Codelab sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einem Architekturmuster, das häufig verwendet wird, um Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten zu erreichen. Sie erstellen mit der Google Cloud Platform ein IoT-Gerät (Raspberry Pi), das Wetterdaten misst, und anschließend eine Datenpipeline mit einer Nachrichtenwarteschlange, einer serverlosen Funktion, einem cloudbasierten Data Warehouse und einem Analysedashboard.

Integrieren Sie das Bewegungssystem von Material in die Reply App, indem Sie Übergänge aus der „Material Components for Android“-Bibliothek und Kotlin verwenden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen Apache Airflow-Workflow in Cloud Composer erstellen und ausführen, der die folgenden Aufgaben ausführt:

In diesem Codelab erstellen Sie mithilfe von LitElement eine Stories-Webkomponente.

In diesem Codelab erstellen Sie mithilfe von Lit-Elementen eine Webkomponente des Brick-Viewers.

In diesem Codelab erstellen Sie mit Flutter einen einfachen Musikplayer für Android, iOS und das Web. Dieser Player stellt eine Verbindung zu Firebase RTDB her, sodass Nutzer die Wiedergabe auf allen ihren Geräten synchronisieren können.

Informationen zum Schutz Ihrer Firestore-Daten mit Sicherheitsregeln

In diesem Codelab erstellen Sie eine Webseite, die mit einer Micro:Bit-Tafel von BBC interagiert, um Bilder auf dem 5-x-5-LED-Display anzuzeigen. Sie lernen die Web Serial API kennen und erfahren, wie Sie lesbare, beschreibbare und transformierte Streams verwenden können, um über den Browser mit seriellen Geräten zu kommunizieren.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Notebookausführungen mit Vertex AI Workbench konfigurieren und starten. Die folgenden Themen werden behandelt: Die Gesamtkosten für das Lab in Google Cloud belaufen sich auf 2$. In diesem Lab wird das neueste

Sie verwenden Cloud Dataflow, erstellen ein Maven-Projekt mit dem Cloud Dataflow SDK und führen eine Pipeline für die verteilte Anzahl von Aufgaben mithilfe der Google Cloud Platform Console aus.

In diesem Codelab erfahren Sie zuerst, wie Sie eine reguläre Cloud Tasks-Warteschlange für HTTP-Zielaufgaben erstellen und verwenden. Anschließend erfahren Sie, wie Sie HTTP-URI-Überschreibung auf Warteschlangenebene und die neue BufferTask API verwenden, um HTTP-Anfragen mit Cloud Tasks leichter zwischenzuspeichern.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Datenbank erstellen, GenAI Retrieval Service für Datenbanken bereitstellen und mithilfe des Dienstes eine Beispiel-Chat-Anwendung erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie der Gerätezugriff funktioniert und wie Sie eine Webanwendung erstellen können, die Authentifizierung und Smart Device Management API-Aufrufe für einen Nest Thermostat abwickelt.

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Mit Query Insights for Cloud SQL können Sie Probleme mit der Abfrageleistung von Cloud SQL-Datenbanken erkennen, diagnostizieren und vermeiden. Die Lösung bietet Self-Service-Monitoring und Diagnoseinformationen, die über die Erkennung hinausgehen

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In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit clasp, der Apps Script-Befehlszeile, Ihre Apps Script-Projekte über die Befehlszeile abrufen, übertragen und bereitstellen.

In diesem Codelab erstellen Sie eine neue Compute Engine-Instanz, kompilieren und führen ein Programm aus, um Pi auf Millionen von Dezimalstellen zu berechnen.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Build Containerarbeitslasten kontinuierlich in GKE bereitstellen.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit Python eine einfache Webanwendung in Google App Engine erstellen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Gemini Code Assist Sie in wichtigen Phasen des Software-Entwicklungslebenszyklus (Software Development Life Cycle, SDLC) wie Design, Entwicklung, Test und Bereitstellung unterstützt. Wir entwerfen und entwickeln eine vollständige Anwendung und stellen sie in Google Cloud bereit.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie BigQuery mit der Node.js-Clientbibliothek verwenden

In diesem Code-Lab lernen Sie die Grundlagen von BigQuery kennen und erfahren, wie Sie damit Terabyte an Daten wie das Wikipedia-Dataset abfragen können.

Einfache Spring Boot-Anwendung erstellen und in der App Engine-Standardumgebung bereitstellen

In diesem Code-Lab lernen Sie, wie Sie eine einfache ASP.NET-Anwendung auf einem Windows Server in Google Compute Engine bereitstellen.

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie BigQuery mit C# verwenden.

Front-End-Dialogflow-Client für eine Unterhaltung in Dialogflow-Anwendung erstellen.

Hier werden Funktionen und Funktionen vorgestellt, mit denen Softwareentwickler den Entwicklungsworkflow für die Entwicklung von Python-Anwendungen in einer Containerumgebung mit Cloud Workstations optimieren können.

In diesem Codelab erfahren Sie mehr über benannte IP-Adresslisten in Google Cloud Armor. Genauer gesagt, konfigurieren Sie eine benannte IP-Adressliste innerhalb einer Sicherheitsrichtlinie und validieren die Verbindung.

In diesem Code-Lab lernen Sie, wie Sie eine ASP.NET Core-App mit Google Cloud Shell erstellen und starten – ohne den Browser zu verlassen.

In diesem Codelab erhalten Sie eine Einführung in Cloud Bigtable mit dem Java HBase-Client. Sie laden Daten, führen einige Abfragen aus und zeichnen die Daten auf einer Karte.

Hier werden Funktionen und Funktionen vorgestellt, mit denen Softwareentwickler den Entwicklungsworkflow für die Entwicklung von Python-Anwendungen in einer Containerumgebung mit Cloud Workstations optimieren können.

In diesem Code-Lab lernen Sie, wie Sie eine einfache ASP.NET Core-App in Google App Engine bereitstellen

Serverlose Datenbanken in Anwendungen einbinden, die in Cloud Run ausgeführt werden, und Dienste für die Verwendung der relationalen Cloud Spanner-Datenbank und Cloud Firestore konfigurieren

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die BigQuery API mit VPC Service Controls schützen. Das Codelab beginnt ohne einen durch den Dienstperimeter geschützten API-Dienst. Dadurch können Abfragen in öffentlichen Datasets ausgeführt und die

Informationen zum Verwalten von Abhängigkeiten mit Architect Registry.

In diesem Lab lernen Sie einen vollständigen ML-Workflow auf der GCP kennen: Daten aus BigQuery aufnehmen, ein XGBoost-Modell in einer Cloud AI Platform Notebooks-Instanz erstellen und das Modell in AI Platform bereitstellen.

Anleitung zum Verbinden einer in GKE Autopilot ausgeführten Anwendung mit einer privaten Instanz der AlloyDB-Datenbank

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Node.js und Cloud Run ein Google Workspace-Add-on erstellen.

In diesem Codelab erstellen Sie eine Webseite, die mit einer Micro:Bit-Tafel von BBC interagiert, um Bilder auf dem 5-x-5-LED-Display anzuzeigen. Sie lernen die Web Serial API kennen und erfahren, wie Sie lesbare, beschreibbare und transformierte Streams verwenden können, um über den Browser mit seriellen Geräten zu kommunizieren.

In diesem Lab erstellen Sie einen VPC Service Controls-Perimeter und verwenden ihn, um ein Projekt zu schützen. Anschließend lösen wir einen VPC Service Controls-Verstoß gegen eingehenden Traffic aus und führen die Schritte zur Fehlerbehebung bei der Ablehnung aus. Nach Abschluss dieses Labs wissen Sie, wie Sie Ihre Ressourcen mit VPC Service Controls schützen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit benutzerdefinierten Vorhersageroutinen in Vertex AI benutzerdefinierte Vorverarbeitungs- und Nachbearbeitungslogik schreiben.

In diesem Lab erstellen Sie einen VPC Service Controls-Perimeter und verwenden ihn, um ein Projekt zu schützen. Dann melden wir einen Verstoß gegen ausgehenden Traffic von VPC Service Controls und führen die Fehlerbehebung für die Ablehnung durch Erstellen einer Ausgangsregel durch. Nach Abschluss dieses Labs wissen Sie, wie Sie Ihre Ressourcen mit VPC Service Controls schützen.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie ein XGBoost-Modell mit einem Finanz-Dataset trainieren, es auf der Cloud AI Platform bereitstellen und mit dem What-if-Tool analysieren.

Erfahren Sie, wie Sie einer Web-App mit den neuesten APIs von Google Chrome eine sofortige Navigation und nahtlose Seitenübergänge hinzufügen können.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein adaptives Webformular erstellen, bei dem jeder Nutzer eine maßgeschneiderte Oberfläche erhält, die seine Vorlieben zu diesem Zeitpunkt widerspiegelt.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit der Google Cloud Console Hauptkonten für Ihr Projekt IAM-Rollen (Identity and Access Management) zuweisen.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein sicheres, nutzerverwaltetes Notebook konfigurieren

In diesem Codelab entwickeln Sie eine wissensbasierte Chatanwendung, die Kundenfragen beantworten, die Produktsuche anleiten und die Suchergebnisse für ein E-Commerce-Dataset anpassen soll.

In diesem Codelab installieren Sie den ABAP-Plattformtest 202

In diesem Codelab entwickeln Sie eine wissensbasierte Chatanwendung, die Fragen im Zusammenhang mit der Patentsuche beantworten und kontextbezogene Ergebnisse auf der Grundlage des Patent-Datasets liefern soll.

In diesem Codelab konfigurieren Sie die ABAP SDK-Authentifizierung mit Tokens für SAP, die auf einer Compute Engine-VM gehostet werden, und führen die Address Validation API aus

Mit Thread 1.2 wird Multicast zwischen Thread-Netzwerken eingeführt. Dadurch ist eine Multicast-Kommunikation zwischen Thread-Netzwerk- und Infrastrukturnetzwerksegmenten (WLAN/Ethernet) möglich. In diesem Codelab werden Sie Schritt für Schritt durch die Einrichtung und Nutzung von Multicast-Funktionen in Thread 1.2 geführt.

In diesem Codelab nutzen Sie OTBR als Standard-Thread-Border-Router. Thread-Endgeräte werden anhand eines Smartphones im selben WLAN ermittelt und erreicht.

In diesem Codelab programmieren Sie OpenThread auf echter Hardware, erstellen und verwalten ein Thread-Netzwerk und leiten Nachrichten zwischen Knoten weiter.

In diesem Codelab simulieren Sie ein Thread-Netzwerk auf virtuellen Geräten mit OpenThread auf einem Linux- oder Mac OS-Computer.

In diesem Codelab nutzen Sie die OTNS-Befehlszeile und die Webvisualisierung, um Knoten in einem simulierten Thread-Netzwerk hinzuzufügen, zu verschieben oder zu löschen und zu beobachten, wie sich das Netzwerk an Topologieänderungen anpasst.

In diesem Codelab programmieren Sie OpenThread auf echter Hardware, erstellen und verwalten ein Thread-Netzwerk und übertragen Nachrichten zwischen Knoten.

In diesem Codelab führen Sie OpenThread-Funktionstests mit Visualisierung über eine Weboberfläche aus.

In diesem Codelab erstellen Sie einen OpenThread-Border-Router mit NAT64-Unterstützung und verwenden das Endgerät im Netzwerk, um nur über das Internet auf IPv4-Ressourcen zuzugreifen.

In diesem Codelab simulieren Sie ein Thread-Netzwerk auf virtuellen Geräten mit OpenThread in Docker.

In diesem Codelab programmieren Sie OpenThread auf echter Hardware, erstellen und verwalten ein Thread-Netzwerk und leiten Nachrichten zwischen Knoten weiter.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Google Analytics for Firebase das Nutzerverhalten mithilfe von App-Ereignissen analysieren.

Grundlagen von Entwicklung mit Google Assistant

Grundlagen von Entwicklung mit Google Assistant

Hier lernen Sie die Funktionen von Cloud Shell und dem Cloud Shell-Editor kennen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einer Flutter-App AdMob-Inline-Anzeigen (Banner und nativ) hinzufügen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Firebase Remote Config das Verhalten der App ohne ein Update ändern können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie A/B-Tests durchführen, um den optimalen Wert zu ermitteln.

In diesem Codelab werden die wichtigsten Konzepte von Accelerated Mobile Pages und die Unterschiede zu herkömmlichen HTML-Dokumenten vorgestellt. Aus diesem Grund erstellen und validieren wir AMP-Dokumente.

In diesem Codelab werden die wichtigsten Konzepte von Accelerated Mobile Pages und die Unterschiede zu herkömmlichen HTML-Dokumenten vorgestellt. Aus diesem Grund erstellen und validieren wir AMP-Dokumente.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe des Measurement Protocol(WEB) externe Ereignisse an GA4 senden.

Hier erfährst du, wie du deine Aktion mit Funktionen optimieren kannst, durch die Nutzer immer wieder zu deiner App zurückkehren.

In diesem Codelab lernen Sie Cloud IDS kennen. Sie erstellen einen Cloud IDS-Endpunkt, generieren Bedrohungstraffic und analysieren die Ergebnisse.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Firebase Remote Config das Verhalten der App ohne ein Update ändern können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie A/B-Tests durchführen, um den optimalen Wert zu ermitteln.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einer Unity-App eine App-Start-Anzeige von AdMob hinzufügen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einer Flutter-App ein Banner, Interstitial-Anzeigen und Anzeigen mit Prämie hinzufügen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Private Service Connect Dienste veröffentlichen und nutzen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Google Analytics for Firebase das Nutzerverhalten mithilfe von App-Ereignissen analysieren.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Private Service Connect Dienste in einer GKE-Umgebung veröffentlichen und nutzen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Datadog-Monitoringbenachrichtigungen mit Eventarc an Google Cloud weiterleiten.

In diesem Codelab erstellen Sie eine einfache Webanwendung, führen sie in einer privaten Entwicklungsumgebung und dann mit Docker in einem Container aus. Anschließend stellen Sie dieselbe Anwendung in der Cloud bereit.

In diesem Codelab lernen Sie die wichtigsten Funktionen von Eventarc kennen.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Run starten. Dazu stellen Sie einen zustandslosen Container serverlos bereit und führen ihn aus, wobei die Infrastruktur abstrahiert wird. Cloud Run kann entweder vollständig verwaltet oder in einem GKE-Cluster ausgeführt werden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Eventarc und Workflows auf Datadog-Monitoring-Benachrichtigungen reagieren

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie das CMS von Django mit serverlosen Komponenten bereitstellen: Cloud Run für die Web Engine, Cloud SQL für die Datenbank und Cloud Build für die Medien-Assets.

Erste Schritte mit Cloud Run-Funktionen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Bilder mit Vertex AI generieren und an Google Ads senden

Docker ist eine offene Plattform zum Entwickeln, Versenden und Ausführen von Anwendungen. Damit können Sie Anwendungen von Ihrer Infrastruktur trennen und diese wie eine verwaltete Anwendung behandeln. Außerdem lässt sich Code schneller versenden,

Hier erfahren Sie, wie Sie Eventarc so konfigurieren, dass Workflows ausgelöst werden, die sich in Cloud Run und Pub/Sub einbinden lassen, um einen Geschäftsprozess für Kundenprämien auszuführen.

In diesem Codelab senden Sie Spark ML-Jobs an den Dataproc-Dienst von Google.

In diesem Codelab erstellen Sie ein Startbildschirm-Widget für Ihre iOS- oder Android-Flutter-App. Sie beginnen mit einer einfachen Nachrichten-App von Flutter. Anschließend verwenden Sie native Frameworks, um die Benutzeroberfläche für die Widgets selbst zu erstellen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie Ressourcen teilen und die Kommunikation zwischen Ihren Widgets und der Haupt-App herstellen.

Mit dem Android-FHIR SDK, OHS und der Google Cloud Healthcare API sichere, skalierbare, konforme und datengestützte mobile Apps für das Gesundheitswesen erstellen

In diesem Codelab erfahren Sie alles über Dataproc Serverless, den Einstieg und den Zugriff auf die umfangreichen Features.

In diesem Codelab erstellen wir mit Gemini eine Chrome-Erweiterung. Wir werden iterative Funktionen hinzufügen, um ein Level zu erreichen, mit dem wir der Google Meet-Seite neue Funktionen hinzufügen können.

Mit der Binärautorisierung wird die Sicherheit beim Deployment überprüft. So können Sie dafür sorgen, dass nur vertrauenswürdige Container-Images in der Google Kubernetes Engine (GKE) oder Cloud Run bereitgestellt werden. Sie können dabei festlegen,

In diesem Codelab lernen Sie die Verwendung von Dataproc in Google Compute Engine (GCE) kennen.

Zeigt das Gemini-Funktionsaufruf-Feature in einer Java-Anwendung. Dazu wird das Gemini-Modell aufgerufen, um die Eingabe für den Funktionsaufruf zu orchestrieren, die API aufzurufen und dann die Antwort in einem anderen Gemini-Aufruf zu verarbeiten und auf einem REST-Endpunkt bereitzustellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie Eventarc konfigurieren, um Workflows auszulösen, die in GKE Autopilot und Pub/Sub eingebunden sind, um einen Geschäftsprozess für Kundenprämien auszuführen.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie in Google Cloud ein End-to-End-Daten-zu-KI-System für die Betrugserkennung in Echtzeit erstellen. Das Ziel besteht darin, zu verstehen, wie aus Rohdaten eine produktionsreife ML-Pipeline in Google Cloud wird. In

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit GA4F Ereignisse auf einer Webseite in WebView erfassen, indem Sie sie an nativen Code weiterleiten.

In diesem Codelab lernen Sie die erweiterten Traffic-Features kennen, die im neuen externen HTTPS-Load-Balancer verfügbar sind.

In diesem Codelab erstellen Sie eine Cloud Run-Anwendung, die Ihre Zeichnung mit generativen KI-Modellen aus Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro in wenigen Minuten in Websitecode umwandelt.

In diesem Codelab führen Sie die optische Zeichenerkennung (OCR) von PDF-Dokumenten mithilfe von Document AI und Python aus. Sie erfahren, wie Sie Anfragen sowohl online (synchron) als auch im Batch (asynchron) verarbeiten können.

Dialogflow bietet zahlreiche Integrationen für das Web, Google Assistant, soziale Medien und Telefonie-Gateways. Wenn Sie Ihre Chatbots jedoch auf Mobilgeräten verwenden möchten, müssen Sie eine benutzerdefinierte Integration erstellen. In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie Dialogflow Essentials in eine Flutter-Anwendung einbinden.

Hier erfahren Sie, wie Sie einen Cloud Run-Dienst erstellen, der über einen localhost-Port und eine Volume-Bereitstellung mit einer Sidecar-Datei kommuniziert.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit dem Document AI-Formularparser ein handschriftliches Formular mit Python parsen. Wir verwenden als Beispiel ein einfaches medizinisches Aufnahmeformular, aber dieses Verfahren funktioniert mit jeder von

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Dataflow SQL verwenden und Dataflow SQL-Jobs erstellen.

Lassen Sie uns eine Unterhaltung zwischen Ihnen und Google Assistant erstellen, damit Sie Informationen zum Programm abrufen können.

Lassen Sie uns eine Unterhaltung zwischen Ihnen und Google Assistant erstellen, die Ihnen dabei hilft, Veranstaltungen und Literaturinformationen der Treffengruppe „Women in Voice“ abzurufen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Document AI Workbench vollständig benutzerdefinierte Modelle anhand Ihrer eigenen Trainingsdaten erstellen.

In diesem Codelab schreiben Sie eine Cloud Functions-Funktion, die eine Verbindung zu einer vorhandenen Cloud SQL-Datenbank herstellt und eine SQL-Insert-Anweisung sendet.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit dem Document AI-Uptraining die Modellqualität mithilfe Ihrer eigenen Trainingsdaten verbessern können.

Notebook mit interaktivem Beam einrichten und ausführen

In diesem anfängerfreundlichen Codelab machen Sie sich mit dem Generator-Feature vertraut. Generatoren verwenden die neuesten generativen Large Language Models (LLMs) von Google, um Agent-Antworten zu generieren. Im Kontext dieses Codelabs verwenden Sie einen Generator, der Informationen aus einem Datenspeicher abruft, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

In diesem leicht verständlichen Codelab für Anfänger machen Sie sich mit der generativen Fallback-Funktion vertraut, die mithilfe der neuesten generativen Large Language Models (LLMs) von Google Antworten virtueller Kundenservicemitarbeiter generiert.

Mit Mustern, Datensätzen und anderen neuen Funktionen von Dart 3 kannst du deinen UI-Designstil in Flutter neu gestalten.

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie mit Procurement DocAI und Lending DocAI spezialisierte Dokumente klassifizieren und parsen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie eine Bedienungshilfe für Android-Nutzer erstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten Dialogflow-Chatbot für Google Chat mit dynamischen Kartenantworten erstellen.

In diesem Codelab migrieren Sie Anwendungen mit einem stufenweisen Migrationsansatz von Apache Kafka zu Google Cloud Pubsub.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Document AI Human in the Loop Aufgaben der manuellen Überprüfung mit spezialisierten Prozessoren erledigen.

In diesem Codelab werde ich mich auf die Erstellung eines Tutorials konzentrieren, in dem die Document AI API mit Node.js verwendet wird.

In diesem Codelab trainieren Sie ein Modell, um handschriftliche Ziffern zu erkennen. In der Terminologie des maschinellen Lernens wird dies als Klassifizierungsaufgabe bezeichnet, da damit eine Kategorie für eine bestimmte Eingabe vorhergesagt wird.

Gemini Code Assist verwenden, um Tests für Ihren Code zu schreiben

In diesem Codelab erfahren Sie alles über & eine Webkomponente von Grund auf neu zu erstellen und sie anschließend schrittweise zu einem Lit Element zu verbessern.

In diesem Codelab trainieren Sie ein Modell, um Vorhersagen aus numerischen Daten zu treffen. Angesichts der „Pferdestärke“ eines Autos versucht das Modell, „Meilen pro Gallone“ für dieses Auto vorherzusagen. In der Terminologie des maschinellen Lernens wird dies als Regressionsaufgabe beschrieben, da damit ein kontinuierlicher Wert vorhergesagt wird.

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie Zeitreihenprobleme mit Vertex AI lösen. Dabei werden Notebooks, Training, Vorhersage und BigQuery ML behandelt.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud Functions einen Apache Airflow-Workflow (DAG) in Google Cloud Composer auslösen. Der DAG führt hier einen einfachen Bash-Befehl mit dem BashOperator aus.

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Ihr Modell mit Hyperparameter-Abstimmung in der Cloud trainieren. Wir zeigen Ihnen, wie das mit PyTorch funktioniert. Sie können dabei jedoch ein beliebiges Framework verwenden.

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie die Translation API mit C# verwenden

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie die Text-to-Speech API mit C# verwenden

Mit dem Cloud SQL Node.js-Connector können Sie Ihre Node.js-Anwendung am einfachsten sicher mit Ihrer Cloud SQL-Datenbank verbinden. Cloud Run ist eine vollständig verwaltete serverlose Plattform, mit der Sie zustandslose Container ausführen können,

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Text-to-Speech API mit Python verwenden.

In diesem Codelab lernen Sie, wie Sie Google Cloud- und HTTP-basierte API-Dienste mit Workflows orchestrieren und automatisieren.

In diesem Code-Lab lernen Sie, wie Sie Cloud-Tools für Windows PowerShell installieren und verwenden.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Vision API mit Python verwenden.

In diesem Codelab erfährst du, wie du mit der neuen Depth API eine ARCore-Anwendung erstellst. „Tiefe“ bietet ein 3D-Bild einer bestimmten Szene durch eine Pixel-für-Pixel-Echtzeitdarstellung der Entfernung zu physischen Oberflächen im Sichtfeld der Kamera. Die in diesem Codelab beschriebene Anwendung verwendet Tiefe, sodass reale Objekte virtuelle Objekte dahinter verdecken oder verstecken. Außerdem kann damit die 3D-Geometrie der Umgebung dargestellt werden.

Dynamische App-Verknüpfungen mit Google implementieren

Hier erfahren Sie, wie Sie mit der PaLM API und Flutter eine einfache App entwickeln, die Haikus zu Google-Produkten erstellt und anzeigt.

Hier werden Funktionen und Funktionen vorgestellt, mit denen Softwareentwickler den Entwicklungsworkflow für die Entwicklung von Nodejs-Anwendungen in einer Containerumgebung mit Cloud Workstations optimieren können.

Erstellen Sie mit BigQuery-SQL-Abfragen und der Vertex AI PaLM API eine App für die Vorhersage und Verschreibung von Filmerfolgsbewertungen.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte Farben mit einem dynamischen Design harmonisieren.

Hier werden Funktionen und Funktionen vorgestellt, mit denen Java-Softwareentwickler den Entwicklungsworkflow in einer containerisierten Umgebung mit Cloud Workstations optimieren können.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie Gromacs auf der Google Cloud Platform mit der Slurm-GCP-Lösung von SchedMD ausführen

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit den GenAI APIs Bilder aus den angegebenen Keywords generieren. Dies ist ein Prozess in zwei Schritten, bei dem die Text-Bison API aufgerufen wird, um eine Aufforderung zur Bildgenerierung zu generieren. Dann wird die Imagen API aufgerufen, um ein Bild gemäß dem generierten Prompt zu generieren. Der gesamte Workflow wird über die Gradio-App auf einem Front-End gestartet.

Zusammenfassung von Quellcode für GitHub-Repositories, die als öffentliches BigQuery-Dataset verfügbar sind, mit Vertex AI Large Language Model für die Textgenerierung (Text-Bison) als gehostete Remote-Funktion in BigQuery.

Wir zeigen Ihnen Funktionen und Möglichkeiten, den Entwicklungsworkflow für Softwareentwickler zu optimieren, die mit der Entwicklung von Java-Anwendungen in einer Containerumgebung betraut sind.

Erstellen Sie mit JavaScript eine Web-App, die eine flammenlose LED-Kerze steuert – dank der neu entwickelten Web Bluetooth API.

In diesem Codelab erstellen Sie einen Mikrodienst, der andere Mikrodienste bekämpft, indem er sich gegenseitig in einer Arena „bewirft“.

Hier erfahren Sie, wie Sie eine interaktive Canvas-Aktion für Assistant erstellen.

Wir zeigen Ihnen Funktionen und Möglichkeiten, den Entwicklungsworkflow für Softwareentwickler zu optimieren, die mit der Entwicklung von Java-Anwendungen in einer Containerumgebung betraut sind.

Entwickeln Sie eine Chatanwendung mit dem Python Flask-Framework und dem PaLM API-Modell von Vertex AI.

In diesem Codelab kannst du die Themen in Jetpack Compose mit der neuen Material Design 3- und Material You-Implementierung demonstrieren.

Hier erfahren Sie, wie Sie in einer Kotlin-App für Android eine Google-Karte hinzufügen und diese gestalten.

In diesem auf Jetpack Compose basierenden Codelab optimieren Sie eine Android-App, um Best Practices für die Größenanpassung in freiem Format zu demonstrieren. Dazu gehört die Verwendung der Manifestkompatibilität, Auswirkungen auf Konfigurationsänderungen und die Aufrechterhaltung der Kontinuität durch Größenanpassung.

Die Möglichkeit, ein AR-Erlebnis in einer MP4-Datei zu speichern und aus der MP4-Datei wiederzugeben, kann sowohl für App-Entwickler als auch für Endnutzer nützlich sein. Die einfachste Nutzung von ARCore Record Die Playback API ist für Entwickler

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit Cloud-Ankern gemeinsame AR-Erlebnisse schaffen, indem Sie mit dem ARCore Cloud Anchors-Dienst auf mehreren Geräten einen gemeinsamen Referenzrahmen (gleiche Position und Ausrichtung) einrichten.

In diesem Codelab trainieren Sie einen Bildklassifikator mit AutoML Vision Edge in ML Kit und führen ihn mit dem ML Kit SDK auf einem Android- oder iOS-Smartphone aus.

In diesem Codelab erhalten Sie eine Einführung in das Cloud Foundation Toolkit(CFT) und eine Reihe von Schritten zum Hinzufügen einer Funktion zu einem CFT-Modul.

In diesem Codelab für fortgeschrittene Nutzer erfährst du, wie du mit gängigen integrierten Intents App Actions entwickeln kannst, damit Nutzer mit Google Assistant App-Funktionen öffnen und nach In-App-Inhalten suchen können.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen AlloyDB-Cluster mit einer Oracle-Datenbank verbinden, die in einem separaten Netzwerk bereitgestellt wird und über VPN verbunden ist.

Machen Sie sich mit den Grundlagen von BigQuery vertraut und erfahren Sie, wie Sie mithilfe von GitHub-Commit-Daten als Beispiel Terabyte an öffentlichen Daten abfragen.

In diesem praxisorientierten Workshop erfahren Sie, wie Sie global verteilte Dienste auf der GCP in der Produktion einrichten. Die wichtigsten verwendeten Technologien sind GKE for Compute und Anthos Service Mesh, um eine sichere Konnektivität, Beobachtbarkeit und erweiterte Trafficmuster zu schaffen. Alle in diesem Workshop verwendeten Praktiken und Tools sind das, was Sie auch in der Produktion anwenden würden.

In diesem Codelab erstellen Sie einen Mikrodienst, der andere Mikrodienste bekämpft, indem er Blätter in einer Arena „wirft“.

In diesem Codelab erfährst du, wie du mit der neuen Raw Depth API eine ARCore-Anwendung erstellst.

In diesem praxisorientierten Workshop erfahren Sie, wie Sie global verteilte Dienste auf der GCP in der Produktion einrichten. Die wichtigsten verwendeten Technologien sind GKE for Compute und Anthos Service Mesh, um eine sichere Konnektivität, Beobachtbarkeit und erweiterte Trafficmuster zu schaffen. Alle in diesem Workshop verwendeten Praktiken und Tools sind das, was Sie auch in der Produktion anwenden würden.

Hier erfahren Sie, wie Sie Android-Widgets auf Google Assistant erweitern, damit Assistant personalisierte Widgets für Nutzer anzeigen kann.

In diesem Codelab migrieren Sie das Design in einer App zu Material 3 und wenden später dynamische Farben an.

In diesem Codelab erstellen Sie Google Chat-Apps mit den neuesten verfügbaren Funktionen, darunter die Gemini-basierten KI-Modelle von Vertex AI, Dialogflow CX, die App-Startseite, Google Chat-Ereignisse und Zubehör-Widgets.

In diesem Codelab implementieren wir ein Datenaufnahmemuster, um Gesundheitsdaten im CSV-Format mithilfe von Cloud Data Fusion in BigQuery zu laden.

In diesem Google Apps Script-Codelab für Fortgeschrittene werden zwei Google-Entwicklerplattformen verwendet: Google Workspace und die Google Cloud Console. Genauer gesagt, verwendet sie die BigQuery API der Cloud Console (als erweiterten Apps Script-Dienst) zusammen mit zwei integrierten Google Workspace-Diensten: Google Tabellen und Google Präsentationen. Der Zweck dieser Beispiel-App besteht darin, Nutzenden zu zeigen, dass sie die letzte Phase automatisieren können, von der Big-Data-Analyse bis hin zur Folienpräsentation, und das alles in einem (relativ) kurzen Code-Snippet.

Mach dich mit den Grundlagen der Sprachsteuerung einer Android-App vertraut, indem du sie mithilfe von App Actions in Intents auf Google Assistant ausweitest.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery Modelle für maschinelles Lernen für Analytics 360-Datasets erstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie Daten mit bq laden und abfragen, einem Python-basierten Befehlszeilentool für BigQuery.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie mit „Augmented Images“ von ARCore virtuelle Inhalte hinzufügen, die an ein Bild angehängt sind, und die Bewegung des Bildes verfolgen.

Im Laufe der Jahre haben sich Android-Geräte u. a. in verschiedenen Größen, Formen und Displays weiterentwickelt. Das Aufnehmen von Fotos mit dem Smartphone gehört jedoch von Anfang an zu den wichtigsten Anwendungsfällen. Auch heute noch sind die Kamerafunktionen einer der Hauptgründe, warum Verbraucher sich für ein Smartphone entscheiden.

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie die Edge-Sicherheitsrichtlinie des Cloud Armor-Netzwerks mit benutzerdefinierten Regeln konfigurieren